但是，paxos有没有什么问题呢？实际上，paxos还是有其自身的缺点的。
1. 活锁问题。在base-paxos算法中，不存在leader这样的角色，于是存在这样一种情况，即P1提交了一个proposal n1并且通过了prepare阶段；此时P2提交了一个proposal n2(n2>n1)并且也通过了prepare阶段；P1在commit时因为已经通过了n2而被拒绝；于是P1继续提交一个proposal n3并且通过prepare阶段；巧的是此时P2开始commit了，由于n2<n3再次被拒绝……如此循环往复。这种情况被称为活锁。即整个系统都没死，但由于互相请求资源而被互相锁死。为了不发生活锁的情况，最简单的方式当然是缩减proposer到一个，这样就不会发生互相请求锁死的情况，也即退化。事实上很多后来的工业级协议，都是paxos协议的退化或者变种。
2. 复杂度问题。base-paxos协议中还存在这样那样的问题，于是各种变种paxos出现了，比如为了解决活锁问题，出现了multi-paxos；为了解决通信次数较多的问题，出现了fast-paxos；为了尽量减少冲突，出现了epaxos。可以看到，工业级实现需要考虑更多的方面，诸如性能，异常等等。这也是为啥许多分布式的一致性框架并非真正基于paxos来实现的原因。
3. 全序问题。对于paxos算法来说，不能保证两次提交最终的顺序，而zookeeper需要做到这点，
基于以上这些原因，zookeeper并没有用paxos作为自己实现的协议，取而代之采用了一种称为zab的协议，全称是zookeeper atomic broadcast。
下面简单介绍一下zab协议。
上面说过了，paxos存在活锁问题，为了解决活锁问题，zab引入了leader，但是单leader就是赤裸裸的单点问题，如何解决这个单点呢？
paxos采用的方法是leader选举（没有采用主备，因为主备过于固定，不够分布式）。leader选举就必然出现状态不一致的情况，于是就有着同步这样的过程。
zab协议分为4个阶段，即阶段0为leader选举，阶段1为发现，阶段2为同步，阶段3为广播。而实际实现时将发现及同步阶段合并为一个恢复阶段。
对于选举和恢复阶段。zab算法需要确保两件事。
1. 已经处理过的proposal不能被丢弃。
发生场景：leader发送了proposal，follower1和follower2回复了ACK给leader，leader向所有follower发送commit请求并commit自身，此时leader挂了。leader已经提交，但是follower尚未提交，这会存在不一致的情况。
确保方式：
a. 重新选举leader时只挑选zxid最大的follower。因为至少半数的follower曾今回复ACK，意味着重新选举时zxid最大的follower应该是当初回复ACK但尚未提交的其中一台。
b. 该follower即准leader，将自身收到prepare但尚未提交的proposal提交
c. 在选举阶段准leader已经能拿到其余follower的所有事务集合，于是准leader根据各个follower的事务执行情况，分别建立队列，先发送prepare请求，再发送commit请求，让所有follower都同步到与leader一样的状态。
通过以上方式，能够确保提交过的proposal不会出现丢弃的情况。
2. 已经丢弃的proposal不能被重复处理。
发生场景：leader收到请求，包装为proposal，此时网络挂了或者leader挂了导致其他follower没收到请求，此时进入崩溃恢复阶段，此时其他follower选主并成功之后这个挂了 的leader以follower的身份加入，此时它有一个多余的proposal，与其他节点不一致。
确保方式：
通过zxid的大小能够直接确定。zxid的编码方式为高32位为epoch（即纪元，可以理解为代），低32位为每个proposal顺序递增的数字。每次变换一个leader，则epoch加一，可以理解为改朝换代了，这样，新朝代的zxid必然比旧朝代的zxid大，新代的leader可以要求将旧朝代的proposal清除。
可以考虑一下，如果leader在崩溃恢复阶段就满血复活了，此时集群的情况是什么样的。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7667821.html，如需转载请自行联系原作者
